ZetHUB
Administrator
- Регистрация
- 18 Дек 2018
- Сообщения
- 46.063
- Реакции
- 10.027
Другие темы автора:
[Алекс Мэй] Подписка на телеграм канал (Декабрь 2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
[Дмитрий Агарков] Система планирования жизни с ии-агентом Я 2.0 на...
[УОМ] Мозг и нейронауки. Модуль 1. Биоархитектура мозга (2025)
[winger_angel] Наталия Брижатюк → МК «Моя карма- деньги» (2025)
[Ирина Подрез] Стратегическая карта 2026-2027. Тариф Базовый (2025)
- #1
Голосов: 0
[Глеб Михайлов] А/Б-тесты с Глебом Михайловым (2023)
Интуитивный видеокурс по А/Б-тестам, проверке гипотез и p-value. Никакой классической статистики и формул, только уникальные авторские инсайты и лайфхаки.
Чему мы вас научим в этом курсе?:
Понимать A/B-тесты на интуитивном уровне.
Понимать ключевые метрики A/B-тестов: минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и статистическую значимость.
Рассчитывать размер выборок с использованием статистического калькулятора и Python для точного планирования экспериментов.
Глубоко понимать принципы проверки гипотез на интуитивном уровне.
Понимать концепцию p-value и ее значение в контексте статистических тестов.
Применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, укрепляя понимание практическим опытом.
На данном курсе Вы обязательно узнаете:
- Введение
Что такое А/Б-тест?
- Интуиция
Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 1
Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 2
Метрики для А/Б-тестов Часть 1
Метрики для А/Б-тестов Часть 2
- Под капотом
Проверка гипотез Часть 1
Проверка гипотез Часть 2
P-value
- Заключение
Некоторые продвинутые концепции
Заключение
Что вы получаете:
Глубокое понимание A/B-тестирования, включая ключевые метрики, такие как минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и его значимость.
Навыки расчета размера выборок для точного планирования и проведения тестов.
Интуитивное понимание процесса проверки гипотез, что позволит вам лучше интерпретировать результаты экспериментов.
Знание о том, как работает p-value и его роль в статистических выводах.
Умение применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, что значительно повысит вашу уверенность в анализе данных.
Автор - Глеб Михайлов
Более 10 лет опыта в аналитике, дата саенс, python, sql, статистике. Преподаю с 2018 года.
Скачать
Интуитивный видеокурс по А/Б-тестам, проверке гипотез и p-value. Никакой классической статистики и формул, только уникальные авторские инсайты и лайфхаки.
Чему мы вас научим в этом курсе?:
Понимать A/B-тесты на интуитивном уровне.
Понимать ключевые метрики A/B-тестов: минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и статистическую значимость.
Рассчитывать размер выборок с использованием статистического калькулятора и Python для точного планирования экспериментов.
Глубоко понимать принципы проверки гипотез на интуитивном уровне.
Понимать концепцию p-value и ее значение в контексте статистических тестов.
Применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, укрепляя понимание практическим опытом.
На данном курсе Вы обязательно узнаете:
- Введение
Что такое А/Б-тест?
- Интуиция
Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 1
Метрики для тестов с бинарным ответом Часть 2
Метрики для А/Б-тестов Часть 1
Метрики для А/Б-тестов Часть 2
- Под капотом
Проверка гипотез Часть 1
Проверка гипотез Часть 2
P-value
- Заключение
Некоторые продвинутые концепции
Заключение
Что вы получаете:
Глубокое понимание A/B-тестирования, включая ключевые метрики, такие как минимальное значимое различие (MDE), мощность теста и его значимость.
Навыки расчета размера выборок для точного планирования и проведения тестов.
Интуитивное понимание процесса проверки гипотез, что позволит вам лучше интерпретировать результаты экспериментов.
Знание о том, как работает p-value и его роль в статистических выводах.
Умение применять методы Монте-Карло для проверки статистических тестов, что значительно повысит вашу уверенность в анализе данных.
Автор - Глеб Михайлов
Более 10 лет опыта в аналитике, дата саенс, python, sql, статистике. Преподаю с 2018 года.
Скачать